兩個編碼用於相同的目的，但給出不同的結果

以下兩段代碼做相同的工作，但給出不同的結果。它需要一個/兩分鐘來運行代碼：兩個編碼用於相同的目的，但給出不同的結果

# chunk 1: 
n <- 10000000 
set.seed(1) 
a <- rbinom(n, 1, .5) 
b1 <- (a==0) * rexp(n, 1/182.5) 
b2 <- (a==1) * rexp(n, 1/365) 
e <- (a==1) * rbinom(n, 1, .5) 
b3 <- (e==1) * rexp(n, 1/365) 
g <- (1-a)*b1 + a*(b2+b3) 
p <- length(g[g>150])/length(g) 
p 

# chunk 2: 
n <- 10000000 
set.seed(1) 
a <- rbinom(n, 1, .5) 
b1 <- rexp(n, 1/182.5) 
b2 <- rexp(n, 1/365) 
e <- rbinom(n, 1, .5) 
b3 <- rexp(n, 1/365) 
g <- (1-a)*b1 + a*(b2+b3) 
p <- length(g[g>150])/length(g) 
p

這2塊相同，因爲，a等於一，部分(1-a)*b1在g將消失，不要緊b1是否等於零或任何其他值。

同樣，如果沒有a爲1，g中的部分a*(b2+b3)將會消失。因此，b2的元素是零還是另一個值（如果a的對應元素是零）並不重要。

但是爲什麼2塊的結果不同？

來源

2017-03-21 user 31466

set.seed（）怎麼樣？如果生成隨機分佈，除非定義種子，否則它應該是不同的。 –

@AleksandrVoitov由於'n'足夠大，它會給出2位小數位的相似結果（總是我找到了）。我仍然編輯過。謝謝。 –

@Leaf恕我直言1塊比塊2計算另一個'b1'。取決於'a'的元素的值。對於'a [i]'== 0，計算相同的'b1 [i]'，但對於'a [i]'== 1，第一個塊計算'b1 [i]'== 0。 – jogo

的問題是，在塊1 (a==0)和(a==1)語法看起來像它會導致相同的數值結果爲塊2，但是它們會導致命令g[g>150]切片g不同的組塊1比在塊被切2.

在塊1中，(a==0) * rexp(n, 1/182.5)確保將所有不需要的索引設置爲零。在數據塊2中，這些索引處仍有值，其中一些值可能導致g大於150.因此，對於數據塊2，length(g[g>150])是更大的數字，因此您會得到不同的答案。

來源

2017-03-21 14:59:51 mmyoung77

兩個編碼用於相同的目的，但給出不同的結果

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